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【国篇】

假期上网,无意中找到一张有趣的图,来源应该是世界银行 2015年人均名义GDP世界布图 人均名义GDP的公式是: 企业收入+政府收入+居民收入 / 居民人 (这里的收入使用当年即2015年的价格来核算) 图中颜色越深的地方,表示人均GDP越高,可以看到颜色最深的地方是在北欧,然后是欧洲、美国、加拿大、澳大利亚、新西兰、中东国,亚洲地区有日本 来一张长图看看各个国2015年的人均名义GDP(来源于世界银行) 亚洲地区人均名义GDP最高的是中国澳门。 人均名义GDP世界第一的是这个国 卢森堡的支柱产业是金融业,占GDP比重 28%,是全球仅次于美国的第二大基金管理中心,及欧元区最大的私人银行中心。 文莱的支柱产业是石油和天然气,占国GDP的50%,石油天然气储量在东南亚仅次于印尼,排行第二。

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商常用

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    子商务

    ---- 一.背景介绍 这是Olist Store制作的巴西子商务公共集。该集包含2016年至2018年在巴西多个市场进行的10万个订单的信息。 7)olist_Products Dataset.csv 该集包括有关Olist销售的产品的 8)olist_Sellers Dataset.csv 该集包括有关在Olist完成订单的卖 使用它来查找卖位置并确定哪个卖完成了每个产品的出售。 3.在第1次给出的意见:一开始没有写思路,不知道在什么,这次看到你加上了很好。 很多人刚开始学习的误区是,一上来就清洗,也没有思路,到最后完也不知道在什么。 如果不够,会让工程师设埋点来收取相关。 所以思路是要在一开始之前就已经确定了,然后再去找问题。

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    豆瓣

    基本框架 1.的评、时长 1.1 总体描述 1.2 时长布 1.3 评布 1.4 评与时长、评论人的关系 2.的地区 2.1 2.的地区 2.1 全球布 图 6 各个地区布 表格 2 量前十的国各个国量作图,可以得到图6,列出量前十的国可得表格2,发现美国在量上占第一 2.2 各地区影评布 图 7 各国影评箱线图 进一步各国影的质量,依绘制评箱线图可得图7,在量排名前20的国中: a.欧洲国,英国、法国、意大利、俄罗斯、丹麦、爱尔兰 c.非洲国没有出现在图7中,是由于豆瓣中非洲国量较少,往往只有1部影,最多的南非也只贡献了34条。 根上述各国的影评表现,我们可以猜测量较多的国可能对年度均的下降有较大影响。于是,我们再计算出这些国的年度影均,并与整体均进行比较

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    基础指标体系

    文章来源于36大 信息流、物流和资金流三大平台是子商务的三个最为重要的平台。而子商务信息系统最核心的能力是大能力,包括大处理、挖掘能力。 无论是商平台(如淘宝)还是在商平台上销售产品的卖,都需要掌握大的能力。越成熟的商平台,越需要以通过大能力驱动子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。 构建系统的子商务指标体系是商精细化运营的重要前提,本文将重点介绍指标体系。 ? 指标体系为八大类指标,包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。 总之,本文介绍了的基础指标体系,涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争指标,这些指标都需要系统化的进行统计和监控,才能更好的发现商运营健康度的问题,以更好及时改进和优化

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    】如何做好子商务

    子商务为何需要做?子商务又该如何做?子商务发展的速度越来越快,这个行业的趋势变化也越来越快。对于子商务公司的老板而言,想要自己永远跟着趋势走,是必然的。 稍大的子商务公司,都会采集一些行为(比如IP流量、浏览量),但是这些行为与商业(比如交易量)有什么关系? 一般来说,商网站的包括:流量来源、流量效率、站内和用户特征四个部。 ? 1 流量 子商务就是贩卖流量的生意,低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。 3 站内 站内,主要用来购物流程是否顺畅和产品布是否合理,一般如下: 页面流量排名:主要查看产品详情页的流量,特别是首页陈列的产品详情页。 场景转化:从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页,的

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    豆瓣影评

    在前面对接口测试的知识体系相对来说写了很多的文章,今晚就结合部的知识体系,把获取到的知识体系,结合pyecharts来进行一个简单的。 实现的思路是访问豆瓣最新的影,然后使用requests库对它进行请求,获取到服务端返回的后,依获取的别取出影的名称,影的评,然后形成可视化的东西,这样在可视化的界面中,就可以看到最近影哪些是比较受欢迎的并且它的评比较高 type=tv&tag=%E7%83%AD%E9%97%A8&sort=recommend&page_limit=20&page_start=20,然后发送GET请求,就会返回响应,在响应中获取到影的名称 在列表中获取影的title和影的评单独的放到一个列表中,这里就会使用到Python的内置函map和lambda匿名函,见实现的代码: titles=list(map(lambda x:x['title movies)) titleRates=[] for rate in rates: titleRates.append(int(float(rate))) bar=Bar('豆瓣影评

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    SparkSQL 影评价

    集介绍 These files contain 1,000,209 anonymous ratings of approximately 3,900 movies made by 6,040 MovieLens users who joined MovieLens in 2000. 2000年,100万条影评价集,包括3900部影和6040个用户。 (String->{}) 生成JavaRDD<Object>对象 spark.createDataFrame(RDD,Object.class)生成Dataset<Row>对象 二、Group by 组 统计各职业男性、女性人 userDF.groupBy("occupation","gender") .agg(count("gender")) ; else return false; } ) 总结 本文通过代码

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    】一位师的经验总结

    职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。 比如说利用做会员的细以进行精准化营销;利用来发现现有的不足,以作改进,让顾客有更好的购物体验;利用CRM系统来管理会员的生命周期,提高会员的忠诚度,避免会员流失;利用会员的购买,挖掘会员的潜在需求 在这个阶段基本上就是做一些的提取工作,Excel的技巧倒是学到了不少,算是入门了吧。    后来公司上了仓库,里面就有了大量的原始,提取非常方便了,而且维度也多,可以按照自己的想法随意的组合,那个阶段主要就是针对会员购物行为的,开始接触建模,算法等一些比较难的东西,也是学到东西最多的时候 2、 网站   行业有句话-无细,毋宁死,足矣看出细意义。对于网站的尤其是如此。网站的流量量非常大,从整体上看根本都看不出那里会出现问题,所以必须要细

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    全国房价及可视化

    相关文章:链全国房价获取 上一回我们提到了用爬虫爬取链的新楼盘和二手房信息,这回我们来看看如何对他们进行。 新楼盘 因为我们爬的时候是一个个城市爬的,现在我们要把他们合在一起,首先呢我们需要知道一共爬了哪些城市。 /loupan/national.csv',encoding='utf8',index=False) 接下来我们对做一个可视化,这次我们用的是pyecharts这个可视化框架,pyecharts 在剔除了0的之后,无论是单位面积价格还是总价,北京都遥遥领先,但是前三名却不是想象中的北上广,是北京、乐东、陵水。。这就很不符合直觉。 以3房为多,然后是2房,1房,-1的是没有提取到的。一般作为庭居住的话,2房和3房还是比较实用的。

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    解读 | 新闻强?

    说到另类,卫星、GPS、航运等另类届的高富帅就会浮现在小伙伴的脑海里。今天小编不谈高富帅,小编准备带大捋一捋另类界的元老:新闻。 新闻的提供商非常之多,本文主要选取了三海外主要的提供商: 彭博 路透 RavenPack 以及国货之光,以A股为主的新闻提供商: 库SmarTag 我们将从覆盖度、主要字段、情绪算法等维度 主要的来源布及地区覆盖如下表所示: *图片来自:公众号独整理 *图片来自:公众号独整理 彭博的新闻为两个维度提供(如下图),第一层是结构化的新闻,该主要是对原始新闻文本的结构化处理 提供的主要字段如下表所示: *图片来自:公众号独整理 *图片来自:公众号独整理 最后,关于提供的方式,实时可以通过API的形式获取,每日也可以通过FTP的形式进行下载。 库科技是一成立于2009年的金融提供商,主要为机构提供产业链、供应链及新闻

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    Day05| 第四期-

    当我们消费时,无论是线上和线下都会产生大量的交易,对于商来说字化的运营方式非常必要,从大量的交易中进行得出结论以指导业务。 ? 今天的案例是商的订单记录,挖掘出订单量和产品种类,价格,以及下单时间的特点。 的重点是将我们在积落户中学到的方法和应用商店App清洗的思路有机结合的一个案例,也是对之前知识点的加强。 04 按照选取一列作为维度,可以附加其他列作为指标。 05 写在后面 商交易是对前几个案例学习的总结和加强版,我们要想熟练掌握Python,还是需要多动手练习。

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    基于的GWAS

    通过GWAS可以寻找与某一疾病或性状相关的突变位点,传统的GWAS都是基于control/case的设计,通过比较健康人群和患病人群中突变位点或者基因型频率的差异,最终确定相关的位点。 对于族遗传病而言,上述的策略就存在问题了。在系中,不同世代的个体之间存在遗传关系,疾病相关的位点也会有父代传递给子代。 为了将这个传递关系考虑进来,针对族遗传病的GWAS,提出了新的方法-TDT。 TDT全称 TRANSMISSION DISEQUILIBRIUM TEST,通过从父代继承的allel个和期望的allel个的差异,从而判断改为点是否与疾病相关。 ? plink 软件可以进行的GWAS,用法如下 plink --file mydata --tdt 会生成plink.tdt文件,其中每列的含义如下 Column Meaning CHR Chromosome

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    全国房价获取

    所以这次我打算爬链的房价,目的主要是对爬虫和Python的东西作一个巩固,然后做一个。 以链广州为例查看网页结构,可以看到它是下图这样的: ? 仔细观察可以发现,这不是什么乱码,这是下一页网页的内容,它现在是使用Json格式返回了,浏览器根网址的模板将填充上去渲染就成了我们所看到的页面了,我们现在可以直接拿到这些原始,也就意味着省去了从网页中解的步骤 所以我们就通过这个网址模板逐页发送请求,然后使用json包进行解。 我们打算最后把它存成pandas的CSV文件,这样方便我们后续进行,所以就不考虑库了。 真是令人脑壳疼,那就意味着我们不能偷懒,而是必须老老实实解网页了。 ? 下载模块跟新房的那部代码是一样的,所以这次我们只需要考虑解的部就好了。 首先要确定的是我们需要什么。 以上便是爬虫的部的部在链全国房价及可视化

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    Python之猫眼影TOP100

    前言 如果大经常阅读Python爬虫相关的公众号,都会是以爬虫+的形式展现的,这样很有趣,图表也很不错,今天了,我就来享上一次在培训中的一个作品:猫眼影爬虫及。 通过猫眼影TOP100榜的爬虫,然后进行可视化,让学员体会到,小爬虫也能玩出这样的花样来。 爬虫 爬虫 这里是获取的是top100的,进行了跨页爬虫,获取的字段:影名,主演,上映时间,评影类型和时长。最后保存在csv文件中。 我做成了PPT的样子,大可以看看~ 总体情况 100部影,平均得9.0,平均影时长128.63。 ? 影年份趋势 影年份趋势不大,规律不太明显。 ? 影类型 影大部都是剧情的,爱情才是真谛啊。 ? 演员 小哥和星爷承载了我们的清楚呀~ ? 总结 别看这小小的100条,是不是也可以玩出不一样的花样来。

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    python爬虫学习:

    通常我们在使用爬虫的时候会爬取很多,而这些里边什么是有用的,什么是没用的这个是值得我们关注的,在这一篇文章里,我们将通过一个简单的爬虫,来去简单介绍下如何使用python来去做。 爬虫部 在这一篇文章中我们会以淘宝为例,爬取淘宝的店铺和商信息,然后去进行,首先我们打开淘宝首页,搜索你想要查询的产品: ? 这里我们会发现在商品信息哪里会有商品的价格,商品的销量,商店铺名称以及商的地址,这时候我们就需要去解网页,去从网页中寻找这些信息,在处理在这些信息我们要用到的是正则匹配公式. (csv文件无论是在我们机器学习或者是爬虫里都是处理的关键文件),在保存完之后,我们要对进行处理,加上标题,方便之后处理 ? 在这个例子,我们的是店的销售: 这时候销售总额=销量*单价 ? ? 处理部 在这一个部我们处理的是pandas处理和matplotlib来绘制图形. ?

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    python爬虫学习:

    通常我们在使用爬虫的时候会爬取很多,而这些里边什么是有用的,什么是没用的这个是值得我们关注的,在这一篇文章里,我们将通过一个简单的爬虫,来去简单介绍下如何使用python来去做. 1:爬虫部 在这一篇文章中我们会以淘宝为例,爬取淘宝的店铺和商信息,然后去进行,首先我们打开淘宝首页,搜索你想要查询的产品: ? 这里我们会发现在商品信息哪里会有商品的价格,商品的销量,商店铺名称以及商的地址,这时候我们就需要去解网页,去从网页中寻找这些信息,在处理在这些信息我们要用到的是正则匹配公式. (csv文件无论是在我们机器学习或者是爬虫里都是处理的关键文件),在保存完之后,我们要对进行处理,加上标题,方便之后处理 ? 在这个例子,我们的是店的销售: 这时候销售总额=销量*单价 ? ? 2:处理部 在这一个部我们处理的是pandas处理和matplotlib来绘制图形. ?

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    的「六脉神剑」

    另外的品类比如母婴,用户的购物行为是主动且层的,比如有1岁娃的用户,看的是XL的纸尿裤和三段奶粉,有三岁娃的用户,看的是婴幼童装和童鞋,那么这个品类销售归因最大的可能是明确指向商品的类页。 场景3-AB测试 不仅商,这个场景其他APP也会用到,具体做法是发版前先切一拨用户,比如10%,再把这10%两拨,确保这两拨用户的属性相近(很多时候是随机配),然后发2个版本的APP,看哪个版本的 要实现这个场景需要师在用户标签方面下很大的功夫。 场景5-销售预算 商公司每个月都会做预算,预算关系到这个月要备多少货,关系到货值的合理安排从而在大促等关键时刻货量充足,作为一个师,合理地预估每个月的销售预算是很考基本功的。 ? 价格商公司重要的场景,怎样制定一场促销的优惠政策,是用满几件减多少钱,还是发折扣券,还是满多少钱减多少钱,还是买一送一,如何在吸引用户的同时确保毛利不受影响,都免不了做一番,于是师的作用就体现出来了

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    『 中国限报告 』

    界面统计局公布的发计算,2021年1月至8月,火力发量累计值占全国发量累计值的比重为71.9%,远高于其他发方式的累计发量。 作为火力发主要燃料的煤炭不够用了。 国泰君安证券,从历史来看,煤炭的产能周期大概在4年至6年。本轮产能周期开始于2017年,受疫情影响,2020年煤炭产能一直处于低位震荡,而真正的拐点出现在2021年初。 2020年起,国内取消煤价格联动机制,将现行标杆上网价机制,改为“基准价+上下浮动”的市场化机制。发改委文件要求,2020年暂不上浮,确保工商业平均价只降不升。 国泰君安证券,从历史来看,2015年以后力PPI增速基本维持为负值,近5年价“只降不升”。未来要想还原力的商品属性,价上浮的关口亟需打开。 界面将2016年至2021年前8个月的发量、用进行对比发现,6年来,全社会用量历年1月至8月的累计增速均高于全国发量累计增速,今年两者差距达6年来最大值,为2.5%。

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    | Python入门指南

    有很多重要的包都会被预先安装好。 2. 等你安装好之后,测试一下,确认默认的Python解释器是你刚刚安装的版本。 这里大部都是其他人利用Kaggle上免费公开的集做或者组建模型时使用的Jupyter笔记本(Jupyter Notebook)。 在其中寻找标题里包含类似EDA(Exploratory Data Analysis,探索性)的笔记本,而不是那些创建预测模型的笔记本。找一个你觉得有趣的,并且在你的笔记本中再现它。 注意: 你会发现,当你再现某些的时候,你会遭遇导入错误(Import error)。这常常是因为者安装了并没有包含在Anaconda发行版中的包。 对于和表格交互非常理想,Pandas中把表格称为框(DataFrame)。

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